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グーグル、キーボードアプリ「Gboard」に機械学習の新機能を追加
Googleのスマートキーボードアプリケーション「Gboard」に新機能が追加される。 Gboardに、ユーザーが手書きした絵を認識して絵文字の候補を表示させる機能や、フレーズのオートコンプリート（最初は英語のみサポート）といった新しい機能が加わる予定だ。これは、機械学習を利用してアプリケーションを使いやすくする、Googleのより大きな取り組みの一部だ。 「Google Play Store」のGboardページではまだアップデートが公開されていないが、最初はAndroid版のユーザーに対して提供される。 Googleの広報担当者は新機能について、提供は開始されており、今後数日のうちに完全にリリースされるだろうと述べた。
［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017
［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017 Googleは5月17日（日本時間5月18日未明）から開催中の年次イベント「Google I/O 2017」にて、機械学習に最適化した第二世代のTensorFlow Processing Unit（TPU）とそれを用いたクラウドサービス「Cloud TPU」を発表しました。 われわれはいま、AIファーストデータセンターを作っている Google CEO Sundar Pichai氏。 われわれが検索事業を始めたとき、これをスケールさせるためにはそれまでの計算機のアーキテクチャを見直す必要があった。だからこそわれわれはそのためにデータセンターを最初から構築することになったのだ。 そしていま、機械学習やAIの進化はふた
PFIから自然言語処理と機械学習の部門がスピンアウト、新会社「レトリバ」が2.5億円を調達 | TechCrunch Japan
Tempus, a genomic testing and data analysis company started by Eric Lefkosky, who previously founded Groupon, debuted on Nasdaq on Friday, rose about 15% on the opening. The company priced… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to independent layoff
Rによる機械学習を使って、実世界の問題を解決するための準備をしよう
『Rによる機械学習 12のステップで理解するR言語と機械学習の基礎理論と実装手法』より抜粋（記事掲載に合わせ一部改変）。 イントロダクション 機械学習は、情報からアクショナブルな知恵を生み出すアルゴリズムを中心とする学問である。そのため、ビッグデータの時代となった今、機械学習は特に時代に合った学問分野になっている。機械学習がなければ、情報の大きな流れについていくことはとてもできないだろう。 プラットフォームを選ばず、コストのかからない統計プログラミング環境であるRの存在感が増してきていることも考えると、今は機械学習を始めるタイミングとしては最適である。Rは強力だが学びやすいツール群であり、データから知恵を見つけ出すために大いに役立つだろう。本書は、水面下でさまざまなものがどのように動いているのかを理解するために必要な理論と実際に試せるケーススタディを組み合わせ、あなたのプロジェクトで機械学
機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（後編）
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」での講義や制作結果などからエンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーです。前回と今回の2回にわたり、機械学習を取り上げています。前回は機械学習によるデータ分析のプロセスと注意点について解説しました。今回は分析結果の評価についてと、筆者がトップエスイーの修了制作で作成した、一連のデータ分析プロセスを自動化するツール「MALSS」について解説します。MALSSはデータ分析を自動化するだけでなく、分析者の知識習得も支援することができます。 前回記事：機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（前編） 分析結果の評価の仕方 これまで、データの前処理、アルゴリズム選択、分析手順について見てきました。次に、具体的に何かの分析をした結果をどのように評価するのか、ということについて説明しましょう。 あ
機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（前編）
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」での講義や制作結果などからエンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーが始まります。まずは今回と次回の2回にわたり、機械学習を取り上げます。機械学習はさまざまな応用がされていますが、分析に当たって注意すべき点を今回に、そして、分析作業を自動化したツール「MALSS」を使った分析を次回に解説します。MALSSはトップエスイーの修了制作で取り上げられ、オープンソースとして公開されています。 なぜ分析過程を理解する必要があるのか 近年の人工知能やデータサイエンスのブームにより、機械学習技術に注目が集まっています。機械学習技術をアルゴリズムから実装し、システムへ組み込むとなるとハードルが高いですが、OSSの機械学習ライブラリが充実してきたことで、既存技術を利用するだけであれば、容易に機械学習技術を活用したシステムを開発することができ
Google、機械学習で低解像度画像をシャープに見せる「RAISR」をサービスで実用化
米Googleは1月11日（現地時間）、表示する画像を高画質のままサイズを最高で75％削減できる機械学習採用の画像技術「RAISR」（Rapid and Accurate Image Super-Resolution）を、まずは「Google+」で採用したと発表した。将来的には他のサービスにも適用する計画という。 画像表示が速くなり、モバイルでの通信料も節約できそうだ。 RAISRは、Google Researchのリードサイエンティストであるペイマン・ミランファー博士が11月に発表した機械学習技術。従来の画質改善策である「アップサンプリング」（Photoshopなどで解像度を上げる機能）よりもシャープな結果を得られるとしている。
フリービット、機械学習とAIの導入支援パッケージを提供開始
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
予測的アナリティクスと機械学習--真に役立つ場面を考えるためのヒント
予測的アナリティクスと機械学習は、それぞれ単独の技術として、あるいは組み合わせて使われることで、組織の成功に役立つかもしれない。しかし、これらが実際にどう役立つかを知るためには、その仕組みを理解しておくことが重要だ。 では、予測的アナリティクスとは一体何だろうか？DatafloqのMark van Rijmenam氏は、たとえ話に自動車を使っている。同氏は、従来の記述的アナリティクスは、過去に何が起こったかを知ることのできるバックミラーのようなものであり、予測的アナリティクスはこれから何が起こるかを見せるカーナビに、指示的アナリティクスは運転手を目的地に運ぶ方法を知っている自動運転車に似ていると説明している。 このたとえ話は分かりやすいが、説明が簡単すぎて必ずしも実相を表しているとは言えない。しかし解釈することは自由であり、まずはこれを議論のスタート地点にしてみよう。カーナビは、可能性のあ
Twitter、検索結果も非時系列に 機械学習による優先順位を採用
米Twitterは12月19日（現地時間）、これまで時系列（新しいものが上）で表示してきたTwitterでの検索結果を、関連性が高い順の表示に切り替えたと発表した。 Twitterは「ユーザーはコンテキストをよりよく理解したくてTwitter検索をするはずだが、最新のツイートが最も目的にかなうとは限らない。（中略）ユーザー体験を改善するために、Twitter検索結果ページでは関連性の高い順に検索結果を表示するようにした。表示するツイートの候補は、長いタイムレンジの多様なソースから選び、機械学習モデルでランク付けしている」と説明する。 Twitterはこの切り替えまでに様々なテストを実施し、ツイートとアカウントの表示バランスや動画付きツイートの表示でスクロールせずに表示できるツイート数が減ってしまう問題などを調整しているという。 Twitterは2月、タイムラインでも時系列ではなくアルゴリズ
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